改进粒子群算法在移动机器人路径规划中的应用

本文详细介绍了一种改进型粒子群算法,即自适应混沌粒子群优化算法(SACPSO),该算法专注于提升路径规划任务中生成路径解的质量和效率。在该算法中,首先利用环境建模的方法,综合考虑了路径长度、障碍物危险程度和路径平滑度等多个评价函数,以刻画适应度函数的构建过程。其次,为了更好实现算法的全局探索和局部开发能力,在迭代过程中引入了全新的自适应更新策略,对算法的三个控制参数进行动态调整。最后,当粒子群陷入局部极值时,通过自适应Logistic混沌映射对全局最优粒子进行混沌优化,从而引导种群跳出局部极值点。实验证明,相对于原始PSO算法和其他改进的粒子群算法,SACPSO算法不仅解决了局部极值问题,而且能够更快地收敛到全局最优解,进而生成更高质量的路径解。